当初有了对贝叶斯办法的概念了解，咱们将理论钻研应用它的回归模型。为了简略起见，咱们从回归的规范线性模型开始。而后增加对采样散布或先验的更改。咱们将通过 R 和相干的 R 包 rstan 应用编程语言 Stan。

思考一个高斯 AR(1) 过程， ， 其中  是规范高斯随机变量的独立同散布序列，独立于 。倘若 .。而后，具备均值的高斯分布  和方差  是马尔可夫链的安稳散布。咱们用马尔可夫链的单个轨迹所取值的直方图来查看这个属性。

如果提供了足够的相似于某种底层模式的训练数据，咱们能够训练网络来学习数据中的模式。异样测试点是与典型数据模式不匹配的点。自编码器在重建这些数据时可能会有很高的错误率，这表明存在异样。

灰色关联剖析包含两个重要性能。 第一项性能：灰色关联度，与correlation系数类似，如果要评估某些单位，在应用此性能之前转置数据。第二个性能：灰色聚类，如档次聚类。 

首先，指标是什么？MCMC的指标是从某个概率分布中抽取样本，而不须要晓得它在任何一点的确切概率。MCMC实现这一指标的形式是在该散布上 “彷徨”，使在每个地点破费的工夫与散布的概率成正比。如果 “彷徨 “过程设置正确，你能够确保这种比例关系（破费的工夫和散布的概率之间）得以实现

贝叶斯隐马尔可夫模型是一种用于宰割间断多变量数据的概率模型。该模型将数据解释为一系列暗藏状态生成。每个状态都是重尾散布的无限混合，具备特定于状态的混合比例和共享的地位/扩散参数。

你们可能晓得，理论极值剖析有两种罕用办法：分块极大值Block-maxima、阈值超额法threshold excess。明天，咱们将别离介绍这两种办法。

之前在某社区中看到一篇帖子《一张价值几十万个跌停的统计表》，次要是预测行将被ST的股票，尽管有些题目党，然而还有有一些参考价值的。文章中应用了净利润指标来对可能成为ST的股票进行排雷，那么是否有其余指标能够用机器学习的办法对该问题进行建模同时进步预测的准确度呢?

当ARIMA模型包含其它工夫序列作为输出变量时,被称为传递函数模型(transfer function model)、多变量工夫序列模型(multivariate time series model)、ARIMAX模型或Box-Tiao模型。传递函数模型是ARIMA模型的天然推广,Pankratz统称这种蕴含其它工夫序列作为输出变量的ARIMA模型为动静回归。  

原文链接：[链接] 指标对“NCI60”（癌细胞系微阵列）数据应用聚类办法，目标是找出察看后果是否聚类为不同类型的癌症。K_means 和档次聚类的比拟。 {代码…} {代码…} {代码…} {代码…} {代码…} 全链接、均匀链接和单链接之间的比拟。 {代码…} {代码…} {代码…} 察看后果单链接聚类偏向于产生拖尾的聚类：非…